package leetcode101.complex_datastructure;

import java.util.HashMap;

/**
 * @author Synhard
 * @version 1.0
 * @class Code4
 * @description 146. LRU 缓存机制
 * 运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个  LRU (最近最少使用) 缓存机制 。
 * 实现 LRUCache 类：
 *
 * LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
 * int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。
 * void put(int key, int value) 如果关键字已经存在，则变更其数据值；如果关键字不存在，
 * 则插入该组「关键字-值」。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值，
 * 从而为新的数据值留出空间。
 *  
 *
 * 进阶：你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？
 *
 *  
 *
 * 示例：
 *
 * 输入
 * ["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
 * [[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
 * 输出
 * [null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]
 *
 * 解释
 * LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
 * lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
 * lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
 * lRUCache.get(1);    // 返回 1
 * lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
 * lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
 * lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
 * lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
 * lRUCache.get(3);    // 返回 3
 * lRUCache.get(4);    // 返回 4
 *
 * @tel 13001321080
 * @email 823436512@qq.com
 * @date 2021-07-05 7:36
 */
public class Code4 {
    public static void main(String[] args) {

    }


}

class LRUCache {

    private HashMap<Integer, ListNode> map;
    private ListNode dummyHead;
    private ListNode dummyTail;
    private int capacity;

    class ListNode {
        private int  value;
        private ListNode pre;
        private ListNode next;
        private int key;

        public ListNode() {
        }

        public ListNode(int value, ListNode pre, ListNode next) {
            this.value = value;
            this.pre = pre;
            this.next = next;
        }
    }

    public LRUCache(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
        map = new HashMap<>(capacity);
        dummyHead = new ListNode();
        dummyTail = new ListNode();
        dummyHead.next = dummyTail;
    }

    public int get(int key) {
        if (map.containsKey(key)) {
            ListNode cur = map.get(key);
            cur.next.pre = cur.pre;
            cur.pre.next = cur.next;
            cur.pre = dummyHead;
            cur.next = dummyHead.next;
            dummyHead.next.pre = cur;
            dummyHead.next = cur;
            return cur.value;
        }
        return -1;
    }

    public void put(int key, int value) {
        ListNode cur;
        if (map.containsKey(key)) {
            cur = map.get(key);
            cur.next.pre = cur.pre;
            cur.pre.next = cur.next;
            cur.pre = dummyHead;
            cur.next = dummyHead.next;
            dummyHead.next.pre = cur;
            dummyHead.next = cur;
            cur.value = value;
            return;
        }
        // 不包含则直接插入头部
        cur = new ListNode(value, null, null);
        cur.next = dummyHead.next;
        cur.pre = dummyHead;
        cur.key = key;
        dummyHead.next.pre = cur;
        dummyHead.next = cur;

        if (map.size() >= capacity) {
            ListNode del = dummyTail.pre;
            dummyTail.pre = dummyTail.pre.pre;
            dummyTail.pre.next = dummyTail;
            map.remove(del.key);
        }
        map.put(key, cur);
    }
}